QuantAlgos

Насколько могут быть прибыльны портфельные инвестиции, если ими правильно управлять? О своем опыте рассказывает Frank Grossman в блоге Seeking Alpha.

Стратегия ротации глобальных рынков использует переключение между 6 разными биржевыми фондами ETF на месячных отрезках. Бэктестирование доходности такой стратегии c 2003 года впечатляет.
(далее…)

Определение и основные принципы построения импульсных стратегий изложены в блоге blog.johandp.com. Стратегии очень простые, но являются основой для многих сложных алгоритмов, их элементы используются и в моих роботах. Привожу здесь перевод статьи из блога в целях классификации различных видов стратегий.
(далее…)

Вариант стратегии, использующей ассиметрию статистического распределения доходности, рассмотрен в блоге blog.johnorford.com.

Напомню, приращение цены какого-либо актива равна разнице между его ценой в конце расчетного периода и ценой начала периода:
(далее…)

В этой части разберем технику улучшения производительности стратегии, использующую множество моделей.

Одним из наиболее мощных методов улучшения прибыльности вашей модели является объединение нескольких алгоритмов в так называемое "множество". Теория состоит в том, что комбинируя разные модели и их предсказания, мы получаем более робастные результаты. Тесты показывают, что даже объединение простых моделей может быть производительнее более сложной, но единственной стратегии.
(далее…)

Для начала несколько банальностей. Торговый алгоритм состоит из правил входа и выхода. Проверка набора правил обычно заключается в моделировании торговли на истории. Алгоритм пробегает по историческому набору данных, моделируя сделки и считая прибыльность. Потом параметр меняется - и прогон повторяется. Снова и снова...
(далее…)

Основные принципы увеличения прибыльности алгоритмов автоматизированной торговли изложены в блоге Inovancetech. Представляю здесь перевод этой статьи. В ней использованы некоторые алгоритмы и результаты цикла про машинное обучение (часть 1, часть 2).
(далее…)

Существует класс алгоритмов, основанных на корелляции цен активов на разных рынках. Для того, чтобы исследовать такие корелляции, например, между американским и российским рынком, необходимо иметь доступ к данным в реальном времени с западных бирж, поставку которых предлагают специальные провайдеры за довольно существенную плату.Однако, есть возможность использования вместо платного датафида парсинг данных real-time с сайта Google Finance. На таких данных высокочастотную стратегию, конечно, не построить, но для более медленных стратегий такой способ вполне подойдет. Впрочем, на высоких частотах сильной корелляции с американцами уже давно нет, и HFT алгоритмы с такой идеей не работают, а вот на длинных промежутках времени есть очень широкое поле для исследований.  Как осуществить получение данных с Google Finance рассмотрено в блоге Pawel Lachowicz, перевод которой представлен ниже.
(далее…)